预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务,而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征,并且可以进行微调或直接用于特定应用,从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用,因为它们提供了一个起点,并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务,而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征,并且可以进行微调或直接用于特定应用,从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用,因为它们提供了一个起点,并且可以很好地推广到不同但相关的问题。